Characterizing Structural Changes With Evolving Remyelination Following Experimental Demyelination Using High Angular Resolution Diffusion MRI and Texture Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changes in myelin integrity are associated with the pathophysiology of many neurological diseases, including multiple sclerosis. However, noninvasive measurement of myelin injury and repair remains challenging. Advanced MRI techniques including diffusion tensor imaging (DTI), neurite orientation dispersion and density index (NODDI), and texture analysis have shown promise in quantifying subtle abnormalities in white matter structure. PURPOSE: To determine whether and how these advanced imaging methods help understand remyelination changes after demyelination using a mouse model. STUDY TYPE: Prospective, longitudinal. ANIMAL MODEL: Demyelination was induced in the thoracic spinal cord of 21 mice using the chemical toxin lysolecithin. FIELD STRENGTH/SEQUENCES: 9.4T ASSESSMENT: Imaging was done at day 7 (demyelination) and days 14 to 35 (ongoing remyelination) postsurgery, followed by histology. Image analysis focused on both lesions and peri-lesional areas where remyelination began. In histology, we quantified the complexity of tissue alignment using angular entropy, in addition to staining area. STATISTICAL ANALYSIS: Two-way analysis of variance was performed for assessing differences between tissue types and across timepoints, followed by post-hoc analysis to correct for multiple comparisons (P < 0.05). RESULTS: All diffusion and texture parameters were worse in lesions than the control tissue (P < 0.05) except orientation dispersion index (ODI) and neurite density index (NDI) over late remyelination. Longitudinally, ODI decreased and NDI increased persistently in both lesions and peri-lesion regions (P < 0.05). Fractional anisotropy showed a mild decrease at day 35 after increase, when lesion texture heterogeneity showed a trend to decrease (P > 0.05). Both lesion size and angular entropy decreased over time, and no change in any measure in the control tissue. DATA CONCLUSION: Diffusion and MRI texture metrics may provide compensatory information on myelin repair and ODI and NDI could be sensitive measures of evolving remyelination, deserving further validation. LEVEL OF EVIDENCE: 1 Technical Efficacy: Stage 1 J. Magn. Reson. Imaging 2019;49:1750-1759.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».